• Title/Summary/Keyword: 작업 영역 구분

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선박교통관제 환경의 인간공학적 평가

  • O, Seung-Bin;Jang, Jun-Hyeok;Kim, Hong-Tae;Kim, Hye-Jin;Jang, Eun-Gyu
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.297-298
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    • 2016
  • 관제대상 선박의 다양화, 대형화, 교통 흐름의 다변화 등으로 인해 관제 업무의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는 관제사의 업무부하 요인을 운영체제, 관제사, 물리적 환경, 관제 시스템으로 구분하였다. 4가지 영역에 대하여 기존 연구를 분석하고, 이 중 물리적 환경에 초점을 맞추어 관제센터(부산항, 진도연안)에서 평가를 수행하였다. 조도, 소음, 전자파 그리고 작업자세에 대하여 분석을 하였다.

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Recognition of Car License Plate using Kohonen Algorithm (코호넨 알고리즘을 이용한 자동차 번호판 인식)

  • Lim, Yen-Koung;Heo, Nam-Suk;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.896-901
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    • 2000
  • 차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.

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Temporal Replication Based Fault Tolerant Scheme Providing A Cyclic Execution of Mobile Agent (이동 에이전트의 순환적 작업 수행을 지원하는 시간적 복제 기반 결함 포용 기법)

  • 박한석;백맹순;김홍수;환종선
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10c
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    • pp.469-471
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    • 2004
  • 다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 시스템에서는 단일 지역으로 구성된 시스템에 비해서 호스트의 결함이나 호스트 사이의 통신 결함 발생 확률이 높아, 안정된 시스템 설계에 있어서 이동 에이전트의 결함을 검출하고 이를 복구하는 결함 포용 기법은 매우 중요한 고려 사항이다. 이동 에이전트의 안정적인 연산 수행을 보장하기 위한 기존의 결함 포용 기법들은 크게 시간적 복제 기반 기법(Temporal Replication Based Approach: TRBA)와 공간적 복제 기반 기법(Spatial Replication Based Approach: SRBA)으로 구분 지을 수 있으나, 다중 지역으로 구성된 이동 에이전트 시스템과 같은 복잡한 시스템에서는 낮은 결함 포용 비용이 요구되는 TRBA가 보다 적합하다. 그러나 기존의 TRBA에서는 이동 에이전트의 비멱등(non-idempotent) 연산 수행을 지원하기 위해 단일 수행 (exactly-once execution) 특성을 보장했지만, 이동 에이전트가 순환적 작업 경로를 가지는 연산 수행 시에는 작업을 완결하지 못하는 복귀월산 문제(comeback-skip problem)가 발생한다. 본 논문에서는 플래그와, 히스토리 필드, 파손 길드를 도입하여 복귀월산 문제를 해결하는 시간적 복제 기반 결함 포용 기법을 제안한다. 이 기법은 이동 에이전트의 다양한 작업 수행을 지원함으로써 이동 에이전트의 작업 수행 영역을 확대한다.

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작업관련성을 고려한 U라인 밸런싱+

  • 김우열;김용주;김동묵
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.73-80
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    • 2002
  • 본 연구는 U자형 생산라인(U라인)에서의 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘을 제시한다. U라인에서는 사이클 타임 내에 제품이 들어가는 방향과 나오는 방향의 작업을 한 작업자가 수행 할 수 있어서, 재공품 수량을 일정하게 유지한다거나 작업부하를 평활화 하는 등의 라인관리가 기존 직선라인에 비해 용이하다. U라인은 JIT(Just-ln-Time)생산 시스템에서 흔히 볼 수 있다. 본 연구는 U라인에서 사이클 타임이 고정되었을 때 작업장 또는 작업자의 수를 최소로 하면서 동시에 작업장에 할당된 작업들 간의 관련성을 최대화하는 라인밸런싱 문제를 다루었다. 라인밸런싱에 관한 기존 연구는 대부분 직선라인에 관한 것으로 U라인의 장점을 충분히 활용하지 못한다. 특히, 라인의 작업장의 수를 최소화하는 문제는 많은 대안해가 있음에도 불구하고, 작업관련성을 고려하여 해를 구하는 기법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 실제 조립라인에서는 가능한 한 관련된 작업들을 동일한 작업자에 할당하는 것이 바람직하며, 이러한 작업편성은 작업자의 작업능률을 향상시킬 수 있다. 유전알고리즘은 자연계의 적자생존과 생물학적 진화과정을 모방한 탐색기법으로 조합최적화 문제에 효과적인 기법으로 널리 알려져 있다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용하여 U라인에서 작업관련성을 고려한 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 기법을 개발하였다. 문제의 목적에 적합한 개체의 평가함수가 제시되었으며, 개체의 형질을 효과적으로 자손에 유전할 수 있고 유전 연산이 용이한 개체의 표현방법과 개체의 해석방법이 제시되었다. 컴퓨터 실험을 통하여 개발한 알고리즘의 성능을 보였다.월 초순부터 중순에 각각 최고 성기를 나타내었다. H. papariensis의 암컷과 수컷의 발광양상을 분석하고자 정지발광과 구애 발광을 구분하여 조사하였고 각각의 발광지속시간과 발광주기를 구분하여 측정하였다. 수컷의 발광지속시간은 정지발광(0.12초)보다 구애발광(0.17초)에서 1.4배 증가하였으며 암컷의 발광지속시간은 정지발광(0.15초)보다 구애발광(0.19초)에서 1.5배 증가하였다. 발광주기는 수컷에서 정지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을

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A new segmentation method for non-manhattan layout document images using connected component (연결요소 특징을 이용한 복잡한 문서영상의 구조 분석)

  • 이상협;이경무
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.71-74
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    • 1997
  • 본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

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Grouping Radar Sensor Data for Detecting Object (물체 인식을 위한 레이더 센서 데이터의 그룹핑)

  • Ryu, Gyeong-Jin;Park, Seong-Geun;Hwang, Jae-Pil;Kim, Eun-Tae;Gang, Hyeong-Jin
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.394-396
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    • 2007
  • 본 논문은 레이더를 통해 입력받은 데이터를 분석하여 같은 물체에 관한 데이터를 구분하는 방법을 제시한다. 큰 영역을 감시하는 레이더에 비해 영역이 좁을 때 레이더는 한 물체에 대해서 물체 형태에 따라 데이터가 들어오게 된다. 이 데이터들은 같은 물체인지 아닌지 구분이 없어서 응용된 알고리즘을 적용하기 힘들다. 따라서 응용된 알고리즘을 적용하기 전 하나의 물체에 대한 데이터의 그룹핑 작업이 필요하다. 본 논문에서 그룹핑 방법을 제시하며 실제 도로에서 취득한 데이터를 가지고 시뮬레이션을 하였다.

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Implementation of Pen-based Editing System using Rule-based Text Selection Technique (규칙기반 텍스트 영역 선택 기법을 이용한 펜기반 교정 시스템의 구현)

  • 정한상;김재경;손원성;임순범;최윤철
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.203-206
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    • 2002
  • 최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반 문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

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A Parallel Task Oriented Memory Manager for Dynamic Objects (동적 객체에 대한 병렬 타스크 중심의 메모리 관리기)

  • Kim, Eun-Jeong;Bae, Jong-Min
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.5
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    • pp.1391-1400
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    • 1997
  • 공유 메모리 다중 프로세서상에서 많은 동적 객체를 생성하는 언어가 실행될 때, 동적 객체에 대한 메모리 관리 알고리즘은 프로그램의 실행 속도에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 프로그램의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 메모리 관리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 힘 영역의 할당 및 회수 작업을 병렬 타스크 중심으로 행한다. 또한 동적 객체를 병렬 타스크사이에 공유 되는 객체(shared data) 와 비공유 객체(mon-shared data)로 구분하고, 힘 영역을 공동 영역과 전용 영역으로 분리 한다. 이는 병렬 타스크가 동적으로 스케줄링되는 것을 자유롭게 하고 창조 지역성 을 높이는 효과가 있으며, 전용 영역에 대한 메모리 재사용으로 인하여 볼용 셀수집기의 수행 횟수를 줄일 수 있다.

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Modeling and Implementation of Intelligent Pen-based Online Editing System (지능형 펜기반 온라인 교정 시스템의 설계 및 구현)

  • 김재경;손원성;정한상;임순범;최윤철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.178-180
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    • 2002
  • 최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

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Brain Trouble Detection of MRI Image using Markov Random Field (마르코프 랜덤 필드를 이용한 자기 공명 영상의 뇌질환 검출)

  • 조상현;염동훈;김태형;김두영
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2003.06a
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    • pp.1-5
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    • 2003
  • 의료영상의 분할은 의료영상을 컴퓨터 진단 및 가시화에 필요한 같은 성질을 가진 여러 조직으로 나누어주는 방법이다. 즉 입력되어진 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이며 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. MRI(Magnetic Resonance Imaging)으로부터 정상적인 세포조직 또는 뇌종양과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화와 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류를 필요로 한다. 하지만 기존의 영역 검출 방법으로는 잡음이 섞여 있는 영상에서 여러 가지의 처리과정(주로 잡음 제거)이 필수적이고 그런 과정으로 인해 정확한 영역 검출이 힘들게 된다. 이에 잡음이 있더라도 이를 제거하기 위한 처리가 필요 없이 영역기반으로 필요한 파라미터의 추정을 통한 MRF(Markov Random Field)를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 MRI에서 질환 영역을 검출할 수 있다.

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